[发明专利]一种基于单目视觉的道路停止线检测方法

说明书

发明提供一种基于单目视觉的道路停止线检测方法。该检测方法包括道路图像信息灰度化处理、高斯滤波平滑处理、设置ROI、得出梯度有效点灰度图、得到区域生长源图、得出有效点的区域生长结果图、筛选初始目标直线和确定停止线最终位置等步骤。该检测方法能够实时、正确地识别道路中的停止线，并得到停止线在图片中的位置信息，结合坐标转换技术可以实时得到停止线在实际道路中的位置。

技术领域

本发明涉及智能驾驶图像处理目标检测领域，特别涉及一种基于单目视觉的道路停止线检测方法。

背景技术

道路交通线识别是智能汽车技术的重要组成部分，道路交通线有很多种，停止线作为一种重要的交通符号一般出现在道路路口等处。停止线的准确识别可以让车辆获知路口位置，从而做到提前减速，更加规范行驶。能够避免误闯交通信号灯，擦碰其他车辆和行人的现象发生，提高智能汽车的行驶安全性。结合GPS等其他定位技术，停止线识别能保证智能汽车行驶过程中的准确定位，从而作出更准确的决策和控制。因此，停止线的准确识别是实现ADAS和自动驾驶的重要组成部分之一。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于单目视觉的道路停止线检测方法，以解决现有技术中存在的问题。

为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，一种基于单目视觉的道路停止线检测方法，包括以下步骤：

1)将车载单目摄像头采集到的图像信息进行灰度化处理。

2)根据图像中道路交通线分布特征，设置ROI。

3)利用高斯滤波对ROI内的灰度图像进行平滑处理。

4)对ROI内的图像进行灰度拉伸，加强图像的对比度。

5)计算ROI内各像素点在x方向和y方向的灰度梯度值，以及梯度方向夹角θ_(i,_j)。其中，图像矩阵上第i列第j行的像素点为I(i,j)，A为3×3矩阵。G_x(i,j)为像素点I在x方向的灰度梯度值，G_y(i,j)为像素点I在y方向的灰度梯度值，g_(i,j)为像素点I的灰度值。

G_x(i，j)＝(g_(i+1，j-1)+g_(i+1，j)+g_(i+1，j+1)-g_(i-1，j-1)-g_(i-1，j)-g_(i-1，j+1)) (2)

G_y(i,j)＝(g_(i-1,j+1)+g_(i,j+1)+g_(i+1,j+1)-g_(i-1,j-1)-g_(i,j-1)-g_(i+1,j-1)) (3)

式中，θ_(i,j)的取值范围为[0°，180°]。

6)计算ROI内的梯度均值和灰度均值。

式中，G_yaver为y方向的梯度均值，g_aver为灰度均值，r为ROI区域像素点的行数，c为ROI区域像素点的列数。

7)根据ROI区域内的梯度和灰度的变化规律，确定y方向的梯度判断系数G_yjudge、灰度判断系数g_judge和梯度方向夹角阈值θ_judge。其中，90°≥θ_judge≥0°。